新加坡國立大學（NUS）的研究人員利用英特爾的神經形態(tài)芯片Loihi，開發(fā)出了一種人造皮膚，使機器人能夠以比人類感覺神經系統(tǒng)快1000倍的速度檢測觸覺。該系統(tǒng)還可以以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。研究人員認為，這項工作可以改善人機交互，使護理機器人和自動化機器人手術等更為可行。
在研究中，NUS研究團隊首先訓練一個裝有人造皮膚的機械手來閱讀盲文，機械手將觸覺數(shù)據(jù)傳遞給Loihi，由Loihi進行翻譯，準確率超過92％，并且功耗比標準Von Neumann（馮·諾依曼）處理器低20倍。
在這項工作的基礎上，新加坡國立大學團隊通過將視覺和觸覺數(shù)據(jù)結合到脈沖神經網(wǎng)絡（SNN）中，進一步提G了機器人的感知能力。為此，他們讓一個機器人利用來自人造皮膚和基于事件的相機的感官輸入，對裝有不同量液體的各種不透明容器進行分類。研究人員也使用了相同的觸覺和視覺傳感器，來測試感知系統(tǒng)識別旋轉滑移的能力，這對于穩(wěn)定抓握至關重要。將觸覺和視覺數(shù)據(jù)結合在一起，訓練機械手使用人造皮膚和圖像采集設備對容器進行分類，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到GPU和Loihi，演示了通過尖峰神經網(wǎng)絡將基于事件的視覺和觸摸相結合，使該系統(tǒng)比單獨使用視覺數(shù)據(jù)的準確性提G了10％。
研究人員還發(fā)現(xiàn)，Loihi處理傳感數(shù)據(jù)的速度比性能佳的GPUG21％，而功耗卻降低了45倍。研究人員在近日的《機器人學：科學與系統(tǒng)（Robotics: Science andSystems）》上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。新加坡國立大學計算學院計算機科學系的助理教授Harold Soh表示：“我們對這些研究結果感到興奮。這表明神經擬態(tài)系統(tǒng)有希望結合多傳感器，解決機器人感知能力難題。這讓我們朝著制造節(jié)能而且值得信賴的機器人又邁出了一步，這種機器人能夠在意外情況下迅速、恰當?shù)刈龀龇磻��！?br />
1G性能減速器;2G性能伺服驅動系統(tǒng);3智能控制器;4智能一體化關節(jié);5新型傳感器;6智能末端執(zhí)行器
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送餐機器人推廣過程中也出現(xiàn)了一些技術瓶頸,在送餐過程中循跡路徑偏差,人機交互功能不夠智能化等問題,循跡過程中路徑穩(wěn)定性和障礙物識別可靠性
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CyberOne(小米動力)身G177體重52自由度21大負荷1.5成本70萬人民幣;Optimus身G172體重73自由度50大負荷9成本2萬美元
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芯片主要負責機器人作業(yè)的數(shù)據(jù)計算和指令下達;控制器主要負責發(fā)布和傳遞動作指令;伺服舵機主要用于驅動機器人的關節(jié);減速器主要安裝在機器人關節(jié)處
SLAM是即時定位與地圖構建,主要用于解決機器人在 實際環(huán)境中的定位與運動導航問題;云平臺為機器人提供更大的信息存儲空間和 強的計算能力
